(1.西南交通大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院， 成都 610031；2.西南電子電信技術(shù)研究所 重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 成都 610041；3.信息工程學(xué)院 計(jì)算機(jī)系， 成都 610225)

摘 要：基于小波對(duì)比度，提出了一種新的迭代混合圖像隱藏算法。該算法將各圖像塊的小波對(duì)比度絕對(duì)值之和作為視覺(jué)敏感性的測(cè)度，選取適合嵌入秘密信息的圖像塊；最后以迭代混合的方式將混沌置亂后的秘密圖像嵌入這些圖像塊，成功地將256灰度級(jí)秘密圖像隱藏在載體圖像中。仿真結(jié)果表明該算法在實(shí)現(xiàn)大容量信息隱藏的同時(shí)，載密圖像仍具有很好的視覺(jué)質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：信息隱藏；小波對(duì)比度；混沌映射；迭代混合

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-3695(2009)04-1509-03

Effective information hiding scheme based on wavelet contrast

LIU Pei-pei1， ZHU Zhong-liang1，2， WANG Hong-xia1， YAN Tian-yun3

(1.School of Information Science Technology， Southwest Jiaotong University， Chengdu 610031， China；2.Key Laboratory， Southwest Institute of Electron Telecom Techniques， Chengdu 610041， China；3.Dept. of Computer， Chengdu University of Information Technology， Chengdu 610225， China)

Abstract:This paper proposed a novel information hiding scheme based on iterative blending and wavelet contrast.Adopted the sum of absolute values of wavelet contrasts of each image block as measurement of visual sensitivity，selected under the direction of this measurement， suitable image blocks and embedded the scrambled gray scale image with 256 levels into these suitable image blocks by iterative blending method. Simulation results show that the carrier image has good invisibility and the proposed scheme realizes the goal of big capability for information hiding.

Key words:information hiding; wavelet contrast; chaotic map; iterative blending

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)的飛速發(fā)展，人類(lèi)社會(huì)進(jìn)入了全新的信息時(shí)代。互聯(lián)網(wǎng)在信息傳輸中扮演越來(lái)越重要的角色，多媒體信息的傳遞、交換、復(fù)制以及信息資源的共享變得前所未有的便捷。但是，隨之而來(lái)的信息安全問(wèn)題也日益嚴(yán)重。在這樣的背景下，信息隱藏技術(shù)成為信息安全領(lǐng)域一個(gè)新的研究熱點(diǎn)[1~3]。隱寫(xiě)術(shù)和數(shù)字水印是信息隱藏技術(shù)的兩個(gè)重要分支，主要應(yīng)用于隱蔽通信和版權(quán)保護(hù)。隱蔽性和隱藏容量是信息隱藏系統(tǒng)的兩個(gè)重要特性，但這兩方面又是互相矛盾的[4，5]。大的隱藏容量將引進(jìn)更多的改變到載體圖像，使秘密信息容易被感知。因此，在保證載密圖像視覺(jué)質(zhì)量的前提下，實(shí)現(xiàn)大容量的圖像隱藏是信息隱藏研究的一個(gè)重要目標(biāo)。

近年來(lái)，人們提出了一些利用人類(lèi)視覺(jué)特性進(jìn)行秘密信息嵌入的隱藏算法[6~9]，有效保障了算法的隱蔽性，但是這些算法的隱藏容量比較有限。當(dāng)需嵌入的秘密信息為256灰度級(jí)圖像時(shí)，這些算法的隱藏容量均不夠。本文提出了一種利用小波對(duì)比度的迭代混合算法，該算法具有較好的隱蔽性，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了256灰度級(jí)的秘密圖像在載體圖像中的成功隱藏。

1 小波對(duì)比度和迭代混合算法

1.1 小波對(duì)比度

由于小波分析具有良好的時(shí)頻特性，以及小波多分辨分析與人眼視覺(jué)特性相一致等特點(diǎn)，小波分析成為強(qiáng)有力的圖像處理工具。圖像通過(guò)離散小波變換，可得到具有不同空間分辨率、頻率特性和方向特性的子圖像信號(hào)[10]。

文獻(xiàn)[11]在圖像對(duì)比度定義基礎(chǔ)上，對(duì)圖像進(jìn)行小波分析，定義了如下的小波對(duì)比度：

垂直對(duì)比度(vertical contrast)CVj=DVj/Aj

水平對(duì)比度(horizontal contrast)CHj=DHj/Aj

對(duì)角對(duì)比度(diagonal contrast)CDj=DDj/Aj(1)

其中：Aj、DVj、DHj和CDj分別表示圖像在分辨率上的低頻近似分量、垂直高頻細(xì)節(jié)、水平高頻細(xì)節(jié)和對(duì)角高頻細(xì)節(jié)[9，11]。

小波分解的正交性使經(jīng)過(guò)多分辨率分析得到的圖像信號(hào)的低頻、高頻分量消除了頻域上的混迭，能夠更好的反映人類(lèi)視覺(jué)特性[11]。在同樣的亮度背景下，人眼對(duì)紋理復(fù)雜的區(qū)域的噪聲特別不敏感，因此絕對(duì)值大的小波對(duì)比度系數(shù)可以容忍的視覺(jué)失真較大，圖像塊的小波對(duì)比度系數(shù)絕對(duì)值之和能夠反映該圖像塊對(duì)噪聲的敏感程度。本算法利用圖像塊的小波對(duì)比度系數(shù)絕對(duì)值之和來(lái)選取對(duì)噪聲不敏感的圖像塊嵌入秘密信息。圖像塊一級(jí)小波分解的小波對(duì)比度系數(shù)絕對(duì)值之和用下式計(jì)算[9]：

d=N1x=1N2y=1(|DH(x，y)|+|DV(x，y)|+|DD(x，y)|)/A(x，y)(2)

1.2 現(xiàn)有迭代混合算法

文獻(xiàn)[12]提出了基于迭代混合的數(shù)字圖像隱藏算法，該算法為在圖像中隱藏秘密信息提供了一種新的思路。其主要思想可描述如下：

數(shù)字圖像可以表示為連續(xù)函數(shù)在離散網(wǎng)格點(diǎn)處的函數(shù)值F（i， j），若其中i∈{1，2，…，M}，j∈{1，2，…，N}，那么，這就是一個(gè)尺寸為M×N的圖像。

定義1 設(shè)F與G分別表示尺寸為M×N的數(shù)字圖像，{ai|，0≤αi≤1，i=1，2，…，n}為給定的n個(gè)實(shí)數(shù)，對(duì)數(shù)字圖像F和G進(jìn)行α1混合得S1=α1F+(1-α1)G，將數(shù)字圖像F和S1進(jìn)行混合α2得到S2=α2F+(1-α2)S1，依次進(jìn)行混合得Sn=αnF+(1-αn)Sn-1，則數(shù)字圖像Sn稱為圖像F和G的關(guān)于αi的n重迭代混合[12]。將圖像F作為載體圖像，圖像G作為秘密圖像，那么圖像Sn即是載密圖像。用F和S的均方根誤差來(lái)反映它們之間的差別[12]。

RMSE=[1/(M×N)Mi=1

Nj=1[F(i， j)-S(i， j)]2]1/2(3)

均方根誤差越小，說(shuō)明兩個(gè)圖像越相似。

1.3 對(duì)現(xiàn)有算法的性能分析

對(duì)1.2節(jié)所描述的算法進(jìn)行深入分析，得出如下性質(zhì)：

性質(zhì)1 當(dāng)α1=α2=…=αn=α?xí)r，載密圖像和原始圖像的相似程度取決于載體圖像和秘密圖像的均方根誤差和迭代次數(shù)n。

證明 當(dāng)α1=α2=…=αn=α?xí)r，有S=(1-(1-α)n)F+(1-α)nG[12];因此有

F-S=F-((1-(1-α)n)F+(1-α)nG)=

F-F+(1-α)nF-(1-α)nG=(1-α)n(F-G)

所以RMSEF，S=[1/(M×N)Mi=1

Nj=1[F(i， j)-S(i， j)]2]1/2=

[1/(M×N)Mi=1

Nj=1[(1-α)n(F(i， j)-G(i， j)]2]1/2=(1-α)n[1/(M×N)Mi=1Nj=1[(F(i， j)-G(i， j)]2]1/2=(1-α)nRMSEF，G

由性質(zhì)1可知，為了獲得理想的隱藏效果，首先應(yīng)盡量選擇與秘密圖像均方根誤差較小的原始圖像作為載體；其次是增加混合迭代次數(shù)。但是隨著迭代次數(shù)的增加，恢復(fù)秘密圖像的質(zhì)量變差。所以，文獻(xiàn)[12]的算法在保證秘密信息的隱藏效果和秘密信息的正確提取之間存在矛盾，難以同時(shí)滿足。

2 本文提出的圖像隱藏算法

在分析現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上，本文提出了一種新的基于小波對(duì)比度的迭代混合圖像隱藏算法。在本文中，設(shè)載體圖像F大小為M1×M1，秘密圖像G大小為M2×N2，且M2＜M1，N2＜N1。具體算法框圖如圖1所示。

2.1 秘密圖像預(yù)處理

為了使算法具有更好的安全性，本文利用logistic混沌映射對(duì)秘密圖像進(jìn)行置亂操作。具體過(guò)程如下：

a)首先將密鑰K作為混沌初值，進(jìn)行混沌迭代，產(chǎn)生長(zhǎng)度為M2×N2的混沌序列{xk|k=1，2，…，M2×N2}。

b)然后按照從大到小的順序?qū)π蛄歇?/p>

{xk|k=1，2，…，M2×N2}進(jìn)行排序，得到序列{xak|k=1，2，…，M2×N2}。其中：ak表示{xak}中的元素xak在序列{xk}中的位置；由此得到位置序列{ak|k=1，2，…，M2×N2}。

c)根據(jù)序列{ak|k=1，2，…，M2×N2}計(jì)算得到序列{ik|k=1，2，…，M2×N2}和{jk|k=1，2，…，M2×N2}，具體方法如下：

ik=(ak-1)/N2」+1

jk=ak-ik×N2(4)

d)將秘密圖像G中的像素依次以(ik，jk)為坐標(biāo)重新排列，從而得到置亂后的秘密圖像G′。

2.2 秘密信息的嵌入

a)首先將置亂后的秘密圖像G′分成互不重疊的8×8圖像塊，G′中共包含L個(gè)這樣的圖像塊G′i。其中L=M2×N2/64。

b)然后將載體圖像分成互不重疊的8×8圖像塊，并對(duì)每個(gè)圖像塊分別進(jìn)行一級(jí)小波分解。

c)根據(jù)式(1)分別計(jì)算各圖像塊水平、垂直和對(duì)角三個(gè)方向的對(duì)比度，并按照式(2)計(jì)算各圖像塊對(duì)應(yīng)的小波對(duì)比度絕對(duì)值之和d。

d)從載體圖像F中挑選出d值較大的L個(gè)圖像塊Fi，按d值從大到小的順序依次將這些圖像G′塊組拼成與秘密圖像F′大小相等的圖像用于隱藏秘密信息。

e)通過(guò)空域的迭代混合運(yùn)算，將G′隱藏在F′中，得到嵌入秘密信息的圖像S′。具體方法用偽碼描述如下：

Input F′，G′，S=G′

Get a blending parameter α，0＜α＜1

S′=αF′+(1-α)S′；

n=1；

While RMSE(S′，F(xiàn)′)>δ

S′=αF′+(1-α)S′；

n=n+1;

end

output S′

其中：δ為控制迭代的參數(shù)；迭代次數(shù)n作為提取秘密信息的密鑰之一。

f)將攜帶秘密信息的各圖像塊S′i依次放回到圖像F中的相應(yīng)位置，從而得到載密圖像Fw。

2.3 秘密信息的提取過(guò)程

秘密信息提取的過(guò)程是信息嵌入過(guò)程的逆過(guò)程。記接收到的載密圖像為F w。根據(jù)密鑰傳遞獲得密鑰K和迭代次數(shù)n。

a)首先按照相同于嵌入過(guò)程的方法計(jì)算圖像F中各8×8圖像塊的小波對(duì)比度絕對(duì)值之和d，確定值較大的L個(gè)圖像塊的位置。

b)分別從原始圖像F和載密圖像中F w對(duì)應(yīng)位置取出這些圖像塊，組拼成圖像F′和S

?！?。

c)根據(jù)獲得的迭代次數(shù)n，利用式(5)提取秘密信息。

G?！?（S?！?αF′）/(1-α)(5)

d)最后根據(jù)秘鑰K恢復(fù)置亂的秘密信息G?！洌玫矫孛苄畔D像G。。

3 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證算法的有效性，利用MATLAB 7.0對(duì)本算法進(jìn)行了測(cè)試。將256×256大小的經(jīng)典灰度圖像Lena、Peppers、Airplane、Baboon和Man作為測(cè)試用的載體圖像。秘密圖像為160×160大小的灰度圖像Elaine。其中：迭代混合因子α=0.7；控制迭代的參數(shù)δ=5。

用峰值信噪比PSNR客觀評(píng)價(jià)嵌入信息后的圖像和原始圖像的差別[11]。

圖2(a)所示為原始秘密圖像Elaine，(b)為置亂后的秘密圖像Elaine。由于混沌系統(tǒng)具有良好的隨機(jī)性和對(duì)初值的極端敏感性，在沒(méi)有密鑰的情況下，通信第三方無(wú)法通過(guò)置亂圖像恢復(fù)出原秘密圖像，從而使算法具有較好的安全性。

圖3中(a1) (a2)和(a3)分別是原始載體圖像；(b1) (b2)和(b3)分別是嵌入秘密圖像Elaine后的載密圖像；(c1) (c2)和(c3)是載密圖像和原始圖像的差值放大50倍的圖像。從圖3可以看出，嵌入160×160大小的秘密圖像Elaine后，載密圖像和原始圖像沒(méi)有視覺(jué)可見(jiàn)的差別，算法具有很好的隱蔽性。

從表1可以看出，對(duì)于不同的載體圖像，本算法僅需要2~3次迭代便可達(dá)到理想的隱藏效果。這是因?yàn)槔脠D像塊小波對(duì)比度絕對(duì)值之和作為視覺(jué)敏感性的測(cè)度，選取紋理復(fù)雜區(qū)域的圖像塊嵌入秘密信息，而人眼對(duì)這些圖像塊中的噪聲不敏感的緣故。因此，本算法有效解決了文獻(xiàn)[12]算法存在的矛盾問(wèn)題。

將本文算法性能與的文獻(xiàn)[9]的算法進(jìn)行了比較，結(jié)果如表2所示。本文算法隱藏的秘密信息量遠(yuǎn)大于文獻(xiàn)[9]，平均每個(gè)像素可隱藏秘密信息25 bit，而且能夠保證載密圖像具有更好的視覺(jué)質(zhì)量。

表1 不同載體圖像的迭代次數(shù)比較

載體圖像迭代次數(shù)n

Lena3

Peppers3

Airplane3

Baboon2

Man3

表2 算法性能比較

載體圖像(256×256)

嵌入信息量/bit

本文算法文獻(xiàn)[9]

PSNR(dB)本文算法

本文算法文獻(xiàn)[9]

Lena204 800147 71245.218 540.608 4

Peppers204 800153 21644.850 140.044 5

Airplane204 800143 04047.199 041.589 4

Baboon204 800167 10446.354 039.256 1

Man204 800149 50442.510 740.952 5

4 結(jié)束語(yǔ)

本文利用人眼在同樣的亮度背景下，對(duì)紋理復(fù)雜區(qū)域的噪聲特別不敏感的特性，提出了一種新的基于小波對(duì)比度的迭代混合隱藏算法。首先將載體圖像分成互不重疊的8×8圖像塊，并分別計(jì)算各圖像塊的小波對(duì)比度；然后，根據(jù)小波對(duì)比度絕對(duì)值之和選擇適于嵌入秘密信息的圖像塊；最后將經(jīng)過(guò)混沌置亂后的秘密圖像通過(guò)迭代混合隱藏在這些圖像塊中。仿真結(jié)果顯示，采用本算法隱藏秘密信息容量大，平均每個(gè)像素可隱藏秘密信息3.125 bit，同時(shí)載密圖像具很好的隱蔽性。

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